双延迟方程的θ─方法数值稳定性

考虑双延迟微分方程的数值稳定性，考察试验方程的线性θ─方法和单腿θ─方法，这里ａ，ｂ，ｃ是复常数，τ＞０，ｋ是大于１的整数。证明了当θ＝１时，单腿θ─方法是稳定的；当１／２≤θ≤１时，线性θ─方法是稳定的。

线性随机微分延迟方程复合Euler方法的均方稳定性(英文)

研究了复合Euler方法对线性随机微分延迟方程的全局均方稳定性,给出复合Euler方法全局稳定性的条件并证明在这些条件下复合Euler方法是GMS-稳定的,给出数值算例支持理论分析.

线性随机微分延迟方程复合Euler方法的均方收敛性(英文)

定义了复合Euler方法,把其应用到线性随机微分延迟方程上.详细地研究了复合Euler方法的均方收敛性,证明其收敛阶是强0.5阶,并给出数值试验.

Markov调制的随机微分延迟方程的函数稳定性

随机微分延迟方程的指数稳定性被人们广泛研究,但讨论带Markov调制的随机微分延迟方程的函数稳定性的不多.本文主要研究了两种类型的函数稳定性.我们采用了一例特定的Lyapunov函数,来研究带Markov调制的随机微分延迟方程的p阶矩ψα-函数稳定性,并对其几乎必然ψβ/p-函数稳定性也进行了探讨.

带有马尔可夫调制和跳的随机微分延迟方程Euler方法的强相合性

本文主要研究了下列形式的随机微分延迟方程:dX(t)=f(X(t),X(t-τ(t)),r(t))dt+g(X(t),X(t-τ(t)),r(t))dW(t)+H(x(t),X(t-τ(t)),r(t))dN(t) 0≤t≤T.考虑了时间延迟τ(t)为变量,Euler方法数值解;给出并且证明了Euler方法的强相合性定理,即Euler方法数值解均方意义下局部收敛于精确解.

非线性广义变延迟方程稳定性分析(英文)

主要讨论了非线性广义变延迟方程的稳定性.首先讨论了基于模型方程理论解渐近稳定的条件,其次研究了Runge-Kutta方法求解方程数值解的GAR(l)-稳定性,最后的数值算例验证了理论结果的正确性.

比例延迟方程块θ—方法的数值稳定性

针对一类特殊的试验方程—比例延迟方程 ,引入离散化约束的变步长网格方法 ,得到比例延迟方程块θ—方法的数值稳定性的充要条件 .

两步Runge-Kutta方法求解非线性延迟方程的稳定性(英文)

主要研究了两步Runge-Kutta方法求解非线性延迟方程的稳定性.基于(k,l)-代数稳定的两步Runge-Kutta方法,分析了非线性延迟方程的GR(l)-稳定,GAR(l)-稳定和弱GAR(l)-稳定,并在最后的两个数值算例证明了理论上的结果.

比例延迟微分方程的极限学习机算法

目的针对比例延迟微分方程,提出一种基于极限学习机(ELM)算法的单隐藏层前馈神经网络训练方法,并将该方法推广到求解双比例延迟微分系统。方法首先,构建一个单隐藏层前馈神经网络并随机生成输入权值和隐藏层偏置;然后,通过计算系数矩阵使其满足比例延迟微分方程及其初值条件,将其转化为最小二乘问题,利用摩尔-彭罗斯广义逆解出输出权值;最后,将输出权值代入构建的神经网络便可获得具有较高精度的比例延迟微分方程数值解。结果通过数值实验与已有方法的结果进行比较,验证了该方法对处理比例延迟微分方程与双比例延迟微分系统的有效性,且随着选取的训练点和隐藏层节点数量增多,所得到的数值解精度和收敛速度也随之增加。结论ELM算法对处理比例延迟微分方程以及双比例延迟微分系统具有较好的效果。

变时滞反馈控制的混合中立型随机延迟微分方程的指数稳定性

研究了变时滞反馈控制的混合中立型随机延迟微分方程(HNSDDEs)的指数稳定性。采用函数方法设置合适的变时滞反馈控制函数,得到了该系统的指数稳定性。对比已有的研究成果,本文的主要贡献是在变时滞反馈控制下对HNSDDEs的指数稳定性作了进一步研究。最后,给出一个例子证明了结论的有效性。

延迟双曲方程的Crank-Nicolson有限差分方法研究

延迟偏微分方程是一种既依赖于当前状态又依赖于过去状态的过程系统,能客观准确地解释很多自然现象的规律。为解决延迟难以获得精确解的问题,构建延迟微分方程数值求解方法。对延迟双曲方程构造Crank-Nicolson差分格式,并借助非线性和线性延迟双曲方程的数值算例,验证了Crank-Nicolson有限差分方法的有效性。

时变延迟随机微分方程的稳定性和有界性

本文研究了时变延迟随机微分方程的稳定性和有界性问题。本文分别讨论了当延迟函数为常数、有界函数和无界函数等三种情况的稳定性和有界性问题,利用李雅普诺夫函数和时变伊藤公式,得出了三种情况下相应解的稳定性和有界性的判别准则。最后,本文列举了一些例子来说明所得结果的有效性。

线性随机延迟微分方程复合θ-方法的收敛性(英文)

详细地研究了带可乘噪声项的线性标量系统均方意义下复合θ-方法的收敛性。证明了复合θ-方法的收敛阶是0.5强阶,数值算例的模拟结果验证了理论上获得结果的正确性。

盾构施工纵向地表沉降分析及基于延迟差分方程的动态预报

结合南京地铁某盾构施工区间,对纵向地表沉降进行了理论分析,提出了盾构掘进对纵向地表的影响范围,总结了盾构推进不同阶段引起地表沉降量占总沉降量的百分比。针对引起地表沉降因素的复杂性和不稳定性,将纵向地表沉降视为随机过程,基于延迟差分方程建立模型进行动态预报,并与实测数据进行比较。结果表明,该方法具有较高的准确性。

求解延迟微分方程的ROSENBROCK方法的渐近稳定性

数值求解延迟微分方程的Runge-kutta方法和θ-方法已经有了较深入的研究。本文适当改造求解常微分方程的Rosenbrock方法,构造了一类求解延迟微分方程的Rosenbrock方法,证明了这类方法是GP-稳定的,而且这类方法的GP-稳定性与求解常微分方程的Rosenbrock方法的A-稳定性等价。数值试验表明这类方法是有效的。

非线性随机延迟微分方程Euler-Maruyama方法的收敛性

首先利用附近已有节点上的值通过插值对延迟项进行数值逼近,这是一种崭新的尝试;然后针对较一般情形下的一类非线性随机延迟微分方程初值问题,得到了带线性插值的Euler-Maruyama方法在均方意义下是收敛的理论结果,它部分推广了已有文献中的相关结论。

随机延迟微分方程的Milstein方法的非线性均方稳定性

本文针对一般的非线性随机延迟微分方程,证明了当系统理论解满足均方稳定性条件时,则当方程的漂移和扩散项满足一定的条件时,Milstein方法也是均方稳定的.数学实验进一步验证了我们的结论.

随机延迟微分方程半隐式Milstein数值方法的稳定性

研究了带有延迟项的随机微分方程半隐式Milstein方法的稳定性.通过对数值方法应用到线性试验方程上得到的差分方程进行讨论,给出了半隐式Milstein方法MS-稳定及GMS-稳定的条件.并给出了一些数值算例.

多延迟微分方程Runge-Kutta方法的散逸性

研究了一类多延迟微分方程数值方法的散逸性问题.介绍了GD(l)-散逸性,并证明了代数稳定的Runge-Kutta方法用于此类问题时是GD(l)-散逸的.该结果表明,所考虑的数值方法继承了方程本身的散逸性.

隐式Euler法关于Volterra延迟积分方程的数值稳定性

本文涉及隐式 Euler法应用于非线性 Volterra型延迟积分方程的稳定性 ,其探讨基于非经典 Lipschitz条件 .